2019年全球風電激增，但可持續(xù)嗎?全球超過340,000臺風力渦輪機產(chǎn)生了超過591吉瓦的電力。在美國，風力發(fā)電為3200萬戶家庭供電，并維持了500家美國工廠。此外，得益于美國和中國蓬勃發(fā)展的海上和陸上項目，2019年風電增長了19%。
“這項研究是第一份詳細的研究，旨在為風能如何從目前美國電力供應的7%擴展到美國能源部國家可再生能源實驗室(NREL)概述的到2030年實現(xiàn)20%的目標發(fā)展提供方案 )。”該研究的合著者，康奈爾大學地球與大氣研究系教授Sara C. Pryor說。普賴爾(Pryor)和合著者在2020年2月的《自然科學報告》上發(fā)表了風力發(fā)電研究。
康奈爾大學(Cornell)的研究調(diào)查了在不使用額外土地的情況下如何實現(xiàn)風力渦輪機裝機容量擴展的合理情況。他們的結(jié)果表明，美國在不改變整個系統(tǒng)效率的前提下，可以將裝機容量提高一倍甚至四倍。而且，額外的容量對當?shù)氐臍夂蛴绊懞苄 ＿@部分是通過部署下一代大型風力發(fā)電機來實現(xiàn)的。
這項研究著眼于潛在的陷阱，即在給定區(qū)域添加更多的渦輪機是否會降低其發(fā)電量甚至破壞當?shù)氐臍夂颍@種現(xiàn)象是由“風力渦輪機尾流”引起的。就像摩托艇后面的水流一樣，風力渦輪機會產(chǎn)生一股緩慢，斷斷續(xù)續(xù)的空氣，最終散布并恢復其動量。普賴爾說：“這種影響已經(jīng)受到業(yè)界廣泛的建模多年，并且建模仍然是一個高度復雜的動力。”
研究人員使用由國家大氣研究中心開發(fā)的廣泛使用的天氣研究預測(WRF)模型進行了模擬。他們在美國東部地區(qū)應用了該模型，而美國東部是目前全國風能容量的一半。普賴爾說：“然后我們找到了在美國東部運行的所有18,200臺風力渦輪機的位置以及它們的渦輪機類型。”她補充說，這些位置來自2014年NREL研究發(fā)表時的數(shù)據(jù)。
“對于該地區(qū)的每臺風力渦輪機，我們都確定了它們的物理尺寸(高度)，功率和推力曲線，以便在每個10分鐘的仿真期間，我們可以在WRF中使用風電場參數(shù)化來計算每臺渦輪機將產(chǎn)生多少功率以及喚醒的范圍有多大，”她說。功率和尾流都是沖擊渦輪的風速以及當?shù)亟乇須夂蛴绊懙暮瘮?shù)。他們以4 km x 4 km的網(wǎng)格分辨率進行了模擬，以提供詳細的本地信息。
作者之所以選擇兩組模擬年份，是因為由于自然氣候的變化，風資源每年都在變化。普賴爾說：“我們的模擬是在風速較高(2008年)和風速較低(2015/16年)的一年中進行的，”由于厄爾尼諾-南方濤動的氣候年際變化。普賴爾說：“在過去的兩年中，我們都是在沒有風力渦輪機存在/不起作用的情況下對一個基本案例進行了模擬，因此我們可以以此為參考來描述風力渦輪機對當?shù)貧夂虻挠绊憽?rdquo;
然后從2014年開始對風力渦輪機機群進行模擬，然后將裝機容量提高一倍，裝機容量提高四倍，這代表了2030年實現(xiàn)20%的風力渦輪機電力供應所必需的容量。“使用這三種情況，我們可以評估每種情況下將產(chǎn)生多少電力，因此，如果電力生產(chǎn)與裝機容量成線性比例，或者如果滲透率很高，則由于喚醒而導致的生產(chǎn)損失將開始降低效率，普賴爾說。
這些模擬在計算上要求很高。仿真域在水平方向上超過675個網(wǎng)格單元，在675個網(wǎng)格中，在垂直方向上超過41層。“我們所有的模擬都是在能源部國家能源研究科學計算中心(NERSC)的計算資源Cori中執(zhí)行的。本文中介紹的模擬在Cori上消耗了超過500,000個CPU小時，并且歷時一個日歷年才能在NERSC Cray上完成該資源是為大規(guī)模并行計算而設計的，而不是為分析所得的仿真輸出而設計的，” Pryor說。
“因此，我們所有的分析都是在XSEDE Jetstream資源上使用MATLAB中的并行處理和大數(shù)據(jù)分析進行的，” Pryor補充說。極限科學與工程發(fā)現(xiàn)環(huán)境(XSEDE)將超級計算機資源和專業(yè)知識授予研究人員，并且由美國國家科學基金會(NSF)資助。
由NSF資助的Jetstream云環(huán)境得到了印第安納大學，亞利桑那大學和德克薩斯高級計算中心(TACC)的支持。Jetstream是可配置的大規(guī)模計算資源，它利用按需和持久虛擬機技術(shù)來支持比當前NSF資源所能容納的范圍更廣泛的軟件環(huán)境和服務。“我們的工作在風力渦輪機描述的詳細程度，使用自洽的預測以增加裝機容量，研究范圍的大小以及模擬的持續(xù)時間方面是史無前例的，” Pryor說。但是，她承認不確定性是參數(shù)化風力渦輪機對大氣特別是下游尾流恢復的參數(shù)的最佳方法。
該團隊目前正在研究如何設計，測試，開發(fā)和改進用于WRF的風電場參數(shù)化。康奈爾團隊最近在《應用氣象與氣候?qū)W報》上發(fā)表了有關(guān)此問題的出版物，其中所有分析都是在XSEDE資源上進行的(這次是在TACC系統(tǒng)Wrangler上進行的)，并要求其他XSEDE資源來進一步推進該研究。
研究作者說，風能在減少能源生產(chǎn)中的二氧化碳排放中可以發(fā)揮更大的作用。風力渦輪機在運行三到七個月后即可償還與部署和制造相關(guān)的終生碳排放。這幾乎相當于近30年的無碳發(fā)電。
“我們的工作旨在為該行業(yè)的發(fā)展提供信息，并確保以最大程度地利用風能發(fā)電的方式來完成這項工作，從而繼續(xù)保持風能能源成本不斷降低的趨勢。這將通過確保持續(xù)不斷的發(fā)展使商業(yè)和家庭用電用戶受益低電價，同時通過轉(zhuǎn)向低碳能源供應來幫助減少全球氣候變化，”普賴爾說。
普賴爾說：“能源系統(tǒng)很復雜，風能資源的大氣驅(qū)動因素從幾秒到幾十年不等。要充分了解風力渦輪機的最佳放置位置以及要部署的風力渦輪機，需要長期，高保真度，以及在高性能計算系統(tǒng)上的高分辨率數(shù)值模擬。對美國各地的風資源進行更好的計算可以確保更好的決策和更好，更穩(wěn)定的能源供應。”
